La irrupción de ChatGPT en noviembre de 2022 inició una ferviente competencia en el sector de la inteligencia artificial (IA), destacando la crucial importancia de los centros de datos para entrenar los modelos de lenguaje que impulsan los chatbots y otras aplicaciones de IA. Gigantes tecnológicos como Microsoft, Google, Amazon y Meta expandieron su infraestructura de centros de datos globalmente, incluyendo a España, lo que desencadenó un boom en este sector. Este entusiasmo se replicó en China, donde el gobierno y empresas como Alibaba y Tencent invirtieron masivamente en centros de datos con el fin de no quedarse atrás en la carrera tecnológica contra Estados Unidos.
A pesar de la ambición, este boom de centros de datos está enfrentando desafíos. Según IDC, entre 2022 y 2024, se planificaron más de 200 proyectos de centros de datos en China, pero más de la mitad de la capacidad informática permanece sin uso debido, en parte, a un exceso de oferta y a la falta de experiencia técnica. Muchos centros de datos están diseñados para el preentrenamiento de IA, pero la demanda actual se inclina hacia la inferencia, es decir, el uso de modelos ya entrenados, lo que deja a estas infraestructuras sin adaptarse adecuadamente a las necesidades del mercado.
Este fenómeno no es exclusivo de China; incluso en Estados Unidos y Europa, gigantes como Microsoft han comenzado a cancelar proyectos de centros de datos. Parte del replanteamiento se atribuye a la reducción de compromisos con OpenAI, indicando un giro en la estrategia de inversión en infraestructuras dedicadas a la IA. Este contexto sugiere una posible reevaluación de los modelos de negocio y la madurez tecnológica de la IA, allanando el camino para una fase de ajuste y optimización del frenético crecimiento en la infraestructura de centros de datos observada recientemente.